Activity Recognition Algorithms based on Sensor Data for Wearable Walking-Assistive Robots
Junhyeok Son, Jinho Sohn, Seungjin Choi · Journal of KIISE · 2023
본 논문에서는 센서 데이터를 활용하여 착용형 보행 보조 로봇이 해당 동작을 정확하게 인식할 수 있도록 하는 딥러닝 기반 동작 인식에 대한 종합적인 연구를 제시한다. 연구에 사용된 데이터셋은 보행 보조 로봇 착용자의 재활훈련 중 수집되었다. 심층 신경망의 훈련 과정을 최적화하기 위해 데이터를 정제 및 가공하여 불필요한 구간을 제거하였다. Convolutional Neural Network(CNN), Long Short-Term Memory(LSTM), CNN-Gated Recurrent Unit(GRU)를 포함한 다양한 심층 신경망 아키텍처를 비교하여 착용형 보행 보조 로봇의 동작 인식에 가장 효과적인 모델을 선정하고자 하였다. 실제 데이터에 대한 실험결과, 고려한 모든 신경망 모델이 비교적 우수한 성능을 보였으며, 해당 연구의 데이터셋에는 LSTM이 약간의 이점이 있다는 것을 확인하였다. 또한, 해당 연구는 착용형 보행 보조 로봇의 기능 향상을 위한 인사이트와 발전에 기여하며, 이 분야에서 더 많은 개선 가능성을 강조한다.